Dijital Çözümler

Büyük Veri Analitiği

Uçtan uca özel çözümlerden faydalanınDetaylı Bilgi »

İş Zekası

Rekabette ön plana çıkınDetaylı Bilgi »

Dijital Dönüşüm Yolculuğunuzu İMPEKTRA ile Tamamlayın

Dijitalleşen dünyada yerinizi almak, ürün ve süreçlerinizi adapte etmek için Büyük Veri’den Nesnelerin İnterneti’ne, İş Zekasından Görüntü İşleme’ye kadar güncel teknolojilerdeki global tecrübemizi sizlere sunuyoruz.

Impektra Smart Management System (ISMS) ile ürün ve hizmetlerinizi uçtan uca yapılandırarak sürdürülebilir dijital dönüşümünüzü sağlıyoruz.

Verimlilik Artar

Kayıp ve Maliyet Azalır

Kar Marjı Yükselir

5 Adımda Dijital Dönüşüm

IMPEKT Check Up

Mevcut Durum Analizi

IMPEKT Reconstruction

Yeniden Yapılandırma

IMPEKT Data Pool

Veri Toplama

IMPEKT Data Lab

Veri Analizi

IMPEKT Predict

Gelecek Keşfi

Impektra Smart Management System (ISMS) sadece anınızı değil, geleceği de yönetmenizi sağlayan özel ihtiyaç ve isteklerinize cevap verebilecek, markanızı rakiplerinizden öne çıkaracak çözümler üretir.

Dijitalleşme yolculuğunuzda anahtar faktörleri baz alarak üretilen bu akıllı çözümler, baş harfleriyle SMART kelimesini oluşturur. İngilizce olan ve dilimizde ‘akıllı’ anlamına gelen bu kelime, projedeki ideal amaç ve hedefler için kriterler oluşturan kısaltmadır ve açılımı şu şekildedir:

Specific (Belirli): Amaç belirli bir alanı hedeflerken belirli bir soruna çözüm bulmaya çalışmaktır.

Belirli bir iyileştirme alanını hedeflemeli veya belirli bir ihtiyaca cevap verilmelidir. SMART hedef sürecindeki ilk adım olduğundan, mümkün olduğunca açık olmak önemlidir. Belirli bir hedef, genel bir hedefe göre çok daha büyük bir başarı şansına sahiptir. Tam olarak ne yapılması gerektiği konusunda kararsız kalınmaması için yeterli ayrıntı sağlanmalıdır. Bunu yapmak için, planlama bu beş soruya cevap vermelidir: kim, ne, ne zaman, nerede ve neden. Tüm bu soruların yanıtları planın sağlam bir zeminde durmasını sağlar.

Bu adımda projeye daha sonra dahil olabilecek adımlar belirlenir. Görevleri tamamlamak için kullanılması gereken tüm kaynaklar düşünülmeli ve her görev için bir zaman periyodu planlanması gerekir. Son teslim tarihlerini karşılamak için belirli olmak anahtar rol oynar. Son olarak, her tamamlama adımının arkasındaki nedenleri düşünün. Kapsamlı olmak için belirli bir çalışma mantığını izlemeniz gerekir. Unutmayın, ayrıntılara ne kadar çok odaklanılırsa, hedef o kadar ulaşılabilir olur.

Measurable (Ölçülebilir): İlerlemeyi takip etme amacıyla ölçülebilir hedefler belirlenmelidir.

Hedef ölçülebilir veya en azından ölçülebilir ilerlemeye izin vermelidir. İşin iyi gittiğini bilmek oldukça öznel bir fikir verecektir. İşin ilerlemesini objektif olarak hesaplayabilmek için ilerleme göstergelerinin veya proje anahtar performans göstergelerinin ne olduğunu tespit etmek ve nasıl ölçüleceğini bilmek önemlidir. Bu, doğru araçları benimsemek veya anahtar performans göstergelerinin kolayca izlenebileceği bir yapıya dönmek anlamına gelebilir. Ayrıca ilerlemenizi ölçmekten kimin sorumlu olduğunu, bu ölçümlerin ne zaman gerçekleştirileceğini ve bilgilerin nerede paylaşılacağının da tanımlanması gerekir.

Achievable (Ulaşılabilir): Makul, ulaşılabilir gerçekçi hedefler belirlemek.

Bir SMART hedefi ulaşılabilir olmalıdır. Bu, hedefi gerçekleştirmenin ve ona doğru çalışmanın yollarını bulmaya yardımcı olur. Ulaşılabilir bir hedef mevcut sosyal, ekonomik veya kültürel kaynakları ve mevcut zamanı göz önüne alındığında gerçekçi bir sonuca sahiptir.

Relevant (Alakalı): Strateji ve amaca yönelik alakalı hedefler belirlemek.

Hedef artık tanımlanmış, ölçülebilir ve ulaşılabilir. Bu aşamada şu soru cevaplanmalıdır: Konuyla ilgili mi? Bir SMART hedefi amaca yönelik ve onunla ilgili olmalıdır. Bu, hedefin önceki tüm kriterleri karşıladıktan sonra bile diğer ilgili hedeflerle uyumlu olması gerektiği anlamına gelir. Başarı, proje ekibindeki herkesin desteğini ve yardımını gerektirir. Bu nedenle, projenin diğer bölümleri ve organizasyonun genel stratejisi ile birlikte kongrede çalışmalıdır. Alakasız hedefler ortadan kaldırılmalı ve ekiple birlikte çalışılmalıdır.

Time-bound (Zaman kısıtlaması): Zamanı doğru kullanarak belirtilen sürede bitirmek.

Bir zaman çerçevesi olmadan bir plan tasarlanamaz ve hedef gerçekleştirilemez. Hedefin son teslim tarihi veya tanımlanmış bir sonu olmalıdır. Bu, proje kapsamına bağlı olarak saat ve dakika, iş günü veya yıl olarak ölçülebilir. Son teslim tarihi, büyük bir motive edici olarak hizmet eder ve ayrılan zamanda bu hedefe ulaşmak için gerekli olan türlü görevleri tanımlamayı sağlar. Bu nedenle, hedefe zaman kısıtlamaları vermek, plana sadık kalmayı ve işleri zamanında tamamlamaya yardımcı olur.

Hedefiniz doğrultusunda ilerlerken Impektra tecrübesine güvenin ve Smart Management System ile gereken yardımı alın, hedefinize emin adımlar atın.

IMPEKT Check-up (Mevcut Durum Analizi)

Bilgi güçtür ve iş dünyasında bilgiyi doğru kullanmak gücünüze güç katar. Bu yüzden mevcut durum analizi yapmak ve işinizin ne durumda olduğunu bilmek hayati rol oynar. Analiz yapılırken birbiriyle bağlantılı üç nokta doğru tespit edilmelidir: Müşteri istekleri, kaynaklar ve performans.

Müşteri İstekleri

Günümüzde müşteriler her zamankinden daha talepkar olabiliyor. Ürün ve hizmet üreten her şirket müşteriyi merkeze almalıdır. Müşteri memnuniyetini sağlamak, var olan durumun hangi isteklere yanıt verdiğini bilmek çok önemlidir. Voice of Customer (VOC), müşterinin ürün veya hizmetlerle ilgili deneyimleri ve beklentileri hakkındaki geri bildirimlerini tanımlayan bir terimdir ve müşteri ihtiyaçlarına, beklentilerine, anlayışlarına, ürün geliştirmeye odaklanır.

Kaynaklar

Kaynaklar birden farklı olabilir: insan, makine, teknoloji, malzeme, tedarik, tedarikçi, metot, üretim, kontrol, ilişkiler ve müşteri. Aralarındaki ilişkinin doğru belirlenmesi işletme sahiplerinin, ne kadar kısıtlı olursa olsun, mevcut kaynaklardan en iyi şekilde yararlanmalarına yardımcı olur. Kaynaklar müşterilerin istek ve ihtiyaçlarını karşılayacak en doğru şekilde kullanılmalıdır.

Performans

İş performansını ölçmek için, ölçülebilir bir değer ve iş hedeflerinin ilerlemesini gösteren, temel performans göstergeleri olarak da bilinen ilgili iş metriklerini izlemeniz gerekir. Bu metrikler kalite, maliyet, zaman ve gelişimdir. Müşteriden gelen istek ve ihtiyaçların kaynaklar kullanılarak karşılanıp karşılanmadığını belirtir.

Hiçbir iş mükemmel değildir, özellikle de yeni başladığınızda. İmpektra Smart Management System işletmenizin büyüklüğü fark etmeksizin mevcut durum analizi yaparak ihtiyaçlarınızı tespit eder ve doğru çözümler üretir.

IMPEKT Reconstruction (Yeniden Yapılandırma)

Kurumsal yeniden yapılanma, bir şirketin organizasyon yapısındaki veya iş modelindeki bir değişiklik ihtiyacından veya varlık ve yükümlülüklerinde ayarlamalar yapma zorunluluğundan kaynaklanabilir. Hedefe yönelik yapılandırma belirli modüllerde belirli araçlarda olabilir ve bu çalışma sonucunda kayıp yapılar ortaya çıkarılır.

Modüller

Bilinçlendirme
Kayıp yapının ortaya çıkarılması
Performans ölçüm çalışmaları
Çalışma alanı düzenleme
Yerinde kalite sistemi
Üretim planlama sistemi
İyileştirme çalışmaları ve takip sistemi
Maliyet yönetimi
TPM çalışmaları
Proje yönetim sistemi
İnsan kaynakları yönetimi

Araçlar

Değer akış analizleri
5S
Görsel fabrika
KAİZEN
SMED
FMEA
Poke-Yoke
Hücresel yönetim
KANBAN
JIT
Jidako otomasyon
Standart iş

IMPEKT Data Pool (Veri Toplama)

Kurumsal bilişimin gelişmesiyle birlikte bilgi sistemleri daha karmaşık hale gelmekte ve bakımları zorlaşmakta, altyapılar sıklıkla genişletilmekte, yazılım ve donanım kaynaklarının kullanım oranı ise nispeten düşük olmaktadır.

“Veri havuzu” terimi, merkezi bir veri tabanından elde edilen ilgili değerler kümesini ifade eder. Veriler, tedarik zinciri bilgilerinden çalışan kayıtlarına kadar her şey olabilir. Veriler, tüm veri kümesini veya bir değer alt kümesini kullanarak analiz için otomatik veya manuel olarak oluşturulabilir. Veri havuzu oluşturma, farklı kaynaklardan gelen veri kümelerinin birleştirildiği bir süreçtir.

Yazılım için Data Lake (büyük miktarda ham veriyi ihtiyaç duyulana kadar kendi yerel biçiminde tutan bir depolama havuzu), Data Warehouse (ait verilerin sorgulandığı ve analizlerinin yapılabildiği depo) ve butik yazılımlar gibi araçlar kullanılırken; donanım kısmında RFID, sensörler ve IoT kullanılabilir. IoT hakkında daha fazla bilgi almak için tıklayın.

IMPEKT Data Lab (Veri İşleme)

Veri işleme, veriler toplandığında ve kullanılabilir bilgilere dönüştürüldüğünde gerçekleşir. Son ürünü veya veri çıktısını olumsuz etkilememesi için veri işlemenin doğru yapılması önemlidir.

Veri işleme, ham haliyle verilerle başlar ve daha okunabilir bir biçime (grafikler, belgeler vb.) dönüştürerek, ona bilgisayarlar tarafından yorumlanması ve bir kuruluştaki çalışanlar tarafından kullanılması için gerekli biçim ve bağlamı verir. Bu hale gelebilmesi için aşağıdaki adımlardan geçer:

Veri Ayıklama

Verinin okunabilir ve kullanılabilir hale gelmesinden önce ayıklanması gerekir. Veri ayıklama işlemi birden farklı kaynak üzerinden gerçekleştirilebilir.

Veri Zenginleştirme

Ayıklanıp temizlenen ham veriler ek bilgi ve bağlam eklenerek daha kullanışlı hale getirilir, zenginleştirilir.

Veri İlişkilendirme

Kullanılmaya hazır hale getirilerin verilerin içindeki yaygın örüntülerin nesneleri oluşturan öğelerle bağlantılı hale getirilir.

IMPEKT Predict (Gelecek Keşfi)

Geleceğe dair doğru tahminler işletmeler için oldukça değerlidir çünkü bilgiye dayalı iş kararları verme ve veriye dayalı stratejiler geliştirme yeteneği verir. Finansal ve işlevsel kararlar, mevcut piyasa koşullarına ve geleceğin nasıl göründüğüne ilişkin tahminlere dayalı olarak alınır. Artık kullanılmaya hazır veriler, gelecekteki eğilimleri ve değişiklikleri tahmin etmek için bir araya toplanır ve analiz edilir.

Veri Madenciliği

Veri madenciliği, sonuçları tahmin etmek için büyük veri kümeleri içindeki anormallikleri, kalıpları ve korelasyonları bulma sürecidir. Maliyetleri düşürmek, müşteri ilişkilerini geliştirmek ve riskleri azaltmak için kullanılabilir.

Gizli bağlantıları keşfetmek ve gelecekteki eğilimleri tahmin etmek için verileri araştırma sürecinin uzun bir geçmişi vardır. Temeli iç içe geçmiş üç bilimsel disiplinden oluşur: istatistik (veri ilişkilerinin sayısal çalışması), yapay zeka (yazılım ve/veya makineler tarafından görüntülenen insan benzeri zeka) ve makine öğrenimi (öngörü yapmak için verilerden öğrenebilen algoritmalar). Veri madenciliği teknolojisi, büyük verinin ve uygun maliyetli bilgi işlem gücünün sınırsız potansiyeline ayak uydurmak için gelişmeye devam ettiğinden, eski olan yine yenidir.

Makine Öğrenmesi

Makine öğrenimi, insanların öğrenme şeklini taklit etmek için veri ve algoritmaların kullanımına odaklanan ve doğruluğunu kademeli olarak artıran bir yapay zeka (AI) ve bilgisayar bilimi dalıdır.

Öğrenme süreci, verilerdeki kalıpları aramak ve sağlanan örneklere dayanarak gelecekte daha iyi kararlar almak için gözlemler veya verilerle başlar. Öncelikli hedef, bilgisayarların insan müdahalesi veya yardımı olmadan otomatik olarak öğrenmesini sağlamak ve eylemleri buna göre ayarlamaktır.

Derin Öğrenme

Derin öğrenme, insan beyninin verileri işleme ve karar verme kalıplarını tanıma yeteneğini taklit etmeyi amaçlayan bir yapay zeka işlevidir. Derin öğrenme, yapılandırılmamış veya etiketlenmemiş verilerden denetimsiz bir şekilde öğrenebilen ağları kullanan yapay zekadaki bir makine öğrenimi alt sınıfıdır. Başka bir deyişle, yapay sinir ağları olarak adlandırılan beynin yapısı ve işlevinden ilham alan algoritmalarla ilgili makine öğreniminin bir alt alanıdır.

Yapay sinir ağı, insan beyninin bilgiyi analiz etme ve işleme şeklini simüle etmek için tasarlanmış bir bilgi işlem sisteminin parçasıdır. Yapay zekanın (AI) temelidir ve insan veya istatistik standartlarına göre imkansız veya zor olan sorunları çözer. Yapay sinir ağları, daha fazla veri elde edildikçe daha iyi sonuçlar üretmelerini sağlayan kendi kendine öğrenme yeteneklerine sahiptir.